# 

# 

# **Conjoint Analysis（联合分析法）解释与Python代码示例**

# 

# **一、联合分析法（Conjoint Analysis）解释**

# 

# 联合分析法，也称为结合分析法，是一种多元统计分析方法，主要用于研究消费者在购买多属性产品时的选择偏好。该方法通过模拟消费者在购买决策过程中对不同产品属性的权衡和比较，来评估各属性在消费者心中的相对重要性和不同属性水平的效用值。联合分析法在市场调研、产品开发和市场策略制定等领域具有广泛的应用。

# 

# 在联合分析中，产品被描述为一系列属性的组合（即“轮廓”），每个属性有多个不同的水平。消费者根据自己对不同属性水平的偏好，对一系列产品轮廓进行评价。通过对这些评价数据的分析，可以计算出各属性的重要性权重和属性水平的效用值，从而了解消费者的选择偏好。

# 

# **二、Python代码示例**

# 

# 以下是一个简单的联合分析Python代码示例，用于模拟消费者对不同手机属性的偏好评价，并计算各属性的重要性权重和属性水平的效用值。

# 

# 

# 导入必要的库

import pandas as pd

import numpy as np

from scipy.stats import linregress



# 假设数据（消费者对不同手机属性的评价）

# 数据结构：消费者ID, 品牌(1=苹果, 2=三星), 价格(1=低, 2=中, 3=高), 屏幕尺寸(1=小, 2=中, 3=大)

data = {

    'ConsumerID': [1, 2, 3, 4, 5],

    'Brand': [1, 2, 1, 2, 1],

    'Price': [2, 3, 1, 2, 3],

    'ScreenSize': [3, 2, 1, 3, 2],

    'Utility': [8, 7, 9, 6, 8]  # 假设的消费者效用值

}

df = pd.DataFrame(data)



# 效用分解（这里简化处理，仅用于示例）

# 假设品牌、价格、屏幕尺寸的效用分别为U_Brand, U_Price, U_ScreenSize

# 效用函数：Utility = U_Brand + U_Price + U_ScreenSize



# 初始化效用系数

U_Brand = 0

U_Price = 0

U_ScreenSize = 0



# 假设通过某种方法（如回归分析）得到效用系数

# 这里为了示例，我们直接给出系数值

U_Brand = 2

U_Price = 3

U_ScreenSize = 1



# 计算预测效用值

df['PredictedUtility'] = U_Brand * df['Brand'] + U_Price * df['Price'] + U_ScreenSize * df['ScreenSize']



# 评估模型效果（这里仅展示R^2）

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(df['PredictedUtility'], df['Utility'])

r_squared = r_value ** 2

print(f"R^2: {r_squared}")  # R^2越接近1，说明模型预测效果越好



# 注意：以上代码仅为示例，实际中联合分析需要更复杂的模型和数据处理过程



# 注释：

# 1. 本示例简化了联合分析的过程，仅用于演示基本概念和Python代码实现。

# 2. 在实际应用中，联合分析通常涉及大量的数据收集、处理和统计分析工作。

# 3. 效用系数的确定通常需要通过回归分析、因子分析等方法进行。

# 4. 评估模型效果时，除了R^2外，还可以考虑其他指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等。
